一颗小树x_社区达人页

个人头像照片
一颗小树x
已加入开发者社区1729
勋章 更多
个人头像照片
专家博主
专家博主
个人头像照片
星级博主
星级博主
个人头像照片
技术博主
技术博主
个人头像照片
开发者认证勋章
开发者认证勋章
个人头像照片
江湖新秀
江湖新秀
成就
已发布64篇文章
11条评论
已回答3个问题
0条评论
已发布0个视频
技术能力
兴趣领域
  • 人工智能
  • 自动驾驶
  • 计算机视觉
  • 多模态
擅长领域
  • Java
    高级

    能力说明:

    精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。

计算机方向专业,长期从事自动驾驶工作,主要负责感知模块。喜欢写博客和学习新知识。擅长深度学习和视觉算法开发,包括检测、分类和分割等方向。新技术和算法保持好奇,持续学习和跟进前沿技术。喜欢这样一句话:扬在脸上的自信,藏在心底的善良,溶在血液里的骨气,刻在生命里的坚强。
  • 2个月前
    【多传感器融合】BEVFusion: 激光雷达和摄像头融合框架 NeurIPS 2022
    BEVFusion提出一个融合多摄像头和激光雷达数据的框架,可用于3D检测。在自动驾驶领域,通过独立处理并融合摄像头和激光雷达数据,可以显著提升3D对象检测的准确性和稳健性,尤其是在激光雷达可能出现故障的真实场景中。
    224
    来自: 人工智能
  • 3个月前
    CVPR 2023 | 主干网络FasterNet 核心解读 代码分析
    本文分享来自CVPR 2023的论文,提出了一种快速的主干网络,名为FasterNet。核心算子是PConv,partial convolution,部分卷积,通过减少冗余计算和内存访问来更有效地提取空间特征。
    309
    来自: 人工智能
  • 3个月前
    单目3D目标检测 方法综述——直接回归方法、基于深度信息方法、基于点云信息方法
    本文综合整理单目3D目标检测的方法模型,包括:基于几何约束的直接回归方法,基于深度信息的方法,基于点云信息的方法。万字长文,慢慢阅读~ 直接回归方法 涉及到模型包括:MonoCon、MonoDLE、MonoFlex、CUPNet、SMOKE等。 基于深度信息的方法 涉及到模型包括:MF3D、MonoGRNet、D4LCN、MonoPSR等。 基于点云信息的方法 涉及到模型包括:Pseudo lidar、DD3D、CaDDN、LPCG等。
    203
    来自: 人工智能
  • 3个月前
    【论文解读】单目3D目标检测 MonoCon(AAAI2022)
    本文分享单目3D目标检测,MonoCon模型的论文解读,了解它的设计思路,论文核心观点,模型结构,以及效果和性能。
    50
    来自: 人工智能
  • 3个月前
    【论文解读】单目3D目标检测 LPCG(ECCV 2022)
    本文分享单目3D目标检测,LPCG模型的论文解读,了解它的设计思路,论文核心观点,模型结构,以及效果和性能。
    74
    来自: 人工智能
  • 3个月前
    未来之路:大模型技术在自动驾驶的应用与影响
    本文深入分析了大模型技术在自动驾驶领域的应用和影响,万字长文,慢慢观看~ 文中首先概述了大模型技术的发展历程,自动驾驶模型的迭代路径,以及大模型在自动驾驶行业中的作用。 接着,详细介绍了大模型的基本定义、基础功能和关键技术,特别是Transformer注意力机制和预训练-微调范式。 文章还介绍了大模型在任务适配性、模型变革和应用前景方面的潜力。 在自动驾驶技术的部分,详细回顾了从CNN到RNN、GAN,再到BEV和Transformer结合的技术迭代路径,以及占用网络模型的应用。 最后,文章重点讨论了大模型如何在自动驾驶的感知、预测和决策层面提供赋能,突出了其在该领域的重要性和影响力。
    325
    来自: 人工智能
暂无更多
暂无更多信息

2023年12月

  • 12.02 17:49:10
    发表了文章 2023-12-02 17:49:10

    【多传感器融合】BEVFusion: 激光雷达和摄像头融合框架 NeurIPS 2022

    BEVFusion提出一个融合多摄像头和激光雷达数据的框架,可用于3D检测。在自动驾驶领域,通过独立处理并融合摄像头和激光雷达数据,可以显著提升3D对象检测的准确性和稳健性,尤其是在激光雷达可能出现故障的真实场景中。

2023年11月

  • 11.22 23:06:25
    回答了问题 2023-11-22 23:06:25
  • 11.18 07:55:55
    发表了文章 2023-11-18 07:55:55

    CVPR 2023 | 主干网络FasterNet 核心解读 代码分析

    本文分享来自CVPR 2023的论文,提出了一种快速的主干网络,名为FasterNet。核心算子是PConv,partial convolution,部分卷积,通过减少冗余计算和内存访问来更有效地提取空间特征。
  • 11.16 08:54:11
    发表了文章 2023-11-16 08:54:11

    未来之路:大模型技术在自动驾驶的应用与影响

    本文深入分析了大模型技术在自动驾驶领域的应用和影响,万字长文,慢慢观看~ 文中首先概述了大模型技术的发展历程,自动驾驶模型的迭代路径,以及大模型在自动驾驶行业中的作用。 接着,详细介绍了大模型的基本定义、基础功能和关键技术,特别是Transformer注意力机制和预训练-微调范式。 文章还介绍了大模型在任务适配性、模型变革和应用前景方面的潜力。 在自动驾驶技术的部分,详细回顾了从CNN到RNN、GAN,再到BEV和Transformer结合的技术迭代路径,以及占用网络模型的应用。 最后,文章重点讨论了大模型如何在自动驾驶的感知、预测和决策层面提供赋能,突出了其在该领域的重要性和影响力。
  • 11.15 22:44:35
    回答了问题 2023-11-15 22:44:35

    ots是啥我了解一下?

    踩0 评论0
  • 11.15 22:13:31
    发表了文章 2023-11-15 22:13:31

    单目3D目标检测 方法综述——直接回归方法、基于深度信息方法、基于点云信息方法

    本文综合整理单目3D目标检测的方法模型,包括:基于几何约束的直接回归方法,基于深度信息的方法,基于点云信息的方法。万字长文,慢慢阅读~ 直接回归方法 涉及到模型包括:MonoCon、MonoDLE、MonoFlex、CUPNet、SMOKE等。 基于深度信息的方法 涉及到模型包括:MF3D、MonoGRNet、D4LCN、MonoPSR等。 基于点云信息的方法 涉及到模型包括:Pseudo lidar、DD3D、CaDDN、LPCG等。
  • 11.15 22:03:04
    发表了文章 2023-11-15 22:03:04

    【论文解读】单目3D目标检测 LPCG(ECCV 2022)

    本文分享单目3D目标检测,LPCG模型的论文解读,了解它的设计思路,论文核心观点,模型结构,以及效果和性能。
  • 11.15 22:00:02
    发表了文章 2023-11-15 22:00:02

    单目3D目标检测——MonoCon 模型训练 | 模型推理

    本文分享 MonoCon 的模型训练、模型推理、可视化3D检测结果、以及可视化BEV效果。
  • 11.15 21:57:51
    发表了文章 2023-11-15 21:57:51

    【论文解读】单目3D目标检测 MonoCon(AAAI2022)

    本文分享单目3D目标检测,MonoCon模型的论文解读,了解它的设计思路,论文核心观点,模型结构,以及效果和性能。
  • 11.15 21:55:50
    发表了文章 2023-11-15 21:55:50

    单目3D目标检测——MonoDLE 模型训练 | 模型推理

    本文分享 MonoDLE 的模型训练、模型推理、可视化3D检测结果。
  • 11.15 21:52:43
    发表了文章 2023-11-15 21:52:43

    【论文解读】单目3D目标检测 MonoDLE(CVPR2021)

    本文分享单目3D目标检测,MonoDLE模型的论文解读,了解它的设计思路,论文核心观点,模型结构,以及效果和性能。
  • 11.15 21:49:38
    发表了文章 2023-11-15 21:49:38

    【论文解读】单目3D目标检测 MonoFlex(CVPR 2021)

    本文分享单目3D目标检测,MonoFlex 模型的论文解读,了解它的设计思路,论文核心观点,模型结构,以及效果和性能。
  • 11.15 21:46:47
    发表了文章 2023-11-15 21:46:47

    【论文解读】单目3D目标检测 DD3D(ICCV 2021)

    本文分享单目3D目标检测,DD3D 模型的论文解读,了解它的设计思路,论文核心观点,模型结构,以及效果和性能。
  • 11.15 21:44:21
    发表了文章 2023-11-15 21:44:21

    【论文解读】单目3D目标检测 CUPNet(ICCV 2021)

    本文分享单目3D目标检测,CUPNet 模型的论文解读,了解它的设计思路,论文核心观点,模型结构,以及效果和性能。
  • 11.15 21:19:28
    发表了文章 2023-11-15 21:19:28

    单目3D目标检测——SMOKE 模型推理 | 可视化结果

    本文分享SMOKE的模型推理,和可视化结果。以kitti数据集为例子,对训练完的模型进行推理,并可视化3D框的结果,画到图像中。
  • 11.15 21:16:51
    发表了文章 2023-11-15 21:16:51

    单目3D目标检测——SMOKE 环境搭建|模型训练

    本文分享SMOKE最新的版本的环境搭建,以及模型训练;环境关键库版本:pytorch 1.12.0、CUDA 11.3、cudnn 8.3.2、python 3.7、DCNv2。
  • 11.15 21:14:03
    发表了文章 2023-11-15 21:14:03

    【论文解读】SMOKE 单目相机 3D目标检测(CVPR2020)

     SMOKE是一种用于自动驾驶的实时单目 3D 物体检测器。为什么会注意这边文章呢?是因为这两天发布的百度Apollo 7.0 的摄像头障碍物感知,也是基于这个模型改进的;于是令我产生了一些兴趣。
  • 11.15 21:07:17
    发表了文章 2023-11-15 21:07:17

    3D目标检测框架 MMDetection3D环境搭建 docker篇

    本文介绍如何搭建3D目标检测框架,使用docker快速搭建MMDetection3D的开发环境,实现视觉3D目标检测、点云3D目标检测、多模态3D目标检测等等。
  • 11.15 21:03:34
    发表了文章 2023-11-15 21:03:34

    旋转目标检测【1】如何设计深度学习模型

    平常的目标检测是平行的矩形框,“方方正正”的;但对于一些特殊场景(遥感),需要倾斜的框,才能更好贴近物体,旋转目标检测来啦~
  • 11.15 21:00:18
    发表了文章 2023-11-15 21:00:18

    多目标跟踪 | 评测指标

    多目标跟踪器的性能需要某些指标来进行度量,目前使用比较广泛的评测指标主要有 Bernardin 等人定义的 CLEAR MOT 指标、Ristani 等人定义的 ID scores 指标以及最新的 Luiten 等人定义的HOTA 指标。
  • 11.15 20:58:24
    发表了文章 2023-11-15 20:58:24

    TensorRT 模型加速——输入、输出、部署流程

    本文首先简要介绍 Tensor RT 的输入、输出以及部署流程,了解 Tensor RT 在部署模型中起到的作用。然后介绍 Tensor RT 模型导入流程,针对不同的深度学习框架,使用不同的方法导入模型。
  • 11.15 20:55:13
    发表了文章 2023-11-15 20:55:13

    ChatGPT写程序如何?

    ChatGPT最近挺火的,据说还能写程序,感到有些惊讶。于是在使用ChatGPT有一周左右后,分享一下用它写程序的效果如何。
  • 11.15 20:52:18
    发表了文章 2023-11-15 20:52:18

    ChatGPT发展与技术基础

    ChatGPT发展与技术基础
  • 11.15 20:50:02
    发表了文章 2023-11-15 20:50:02

    文档翻译——免费版(word格式、pdf格式)

    有时需要看英文论文,奈何英语水平不太好,看完10几页的文档很吃力;于是到网上找了一大堆方法,一个一个尝试,还好有几个勉强能用的;这里分享一下。 PS:虽然有网页翻译,但是我不太喜欢一段一段复制。本文分享的方法,目前测试过都是免费的。
  • 11.15 20:48:02
    发表了文章 2023-11-15 20:48:02

    查看 PCD 点云 windows

    在Linux系统查看PCD 点云有许多方法,但发现在windows下的工具比较少,这里分享两个思路,一个是使用MATLAB工具编程,另一个是下载CloudCompare软件进行查看点云。
  • 11.15 20:41:27
    发表了文章 2023-11-15 20:41:27

    conda 速度慢 解决方案

    在linux系统,有时使用conda安装东西太慢了,几百兆的文件,要下载几十分钟,太离谱了;看了网络更多教程,结合实际情况,总结此文章。换conda国内源,清华源、中科大、上海交大、阿里等等,这里选择其中一个即可。
  • 11.15 20:39:41
    发表了文章 2023-11-15 20:39:41

    基于docker搭建conda深度学习环境(支持GPU加速)

    在Ubuntu系统,创建一个docker,然后搭建conda深度学习环境,这样可以用conda或pip安装相关的依赖库了。
  • 11.15 20:37:40
    发表了文章 2023-11-15 20:37:40

    docker保存镜像、打包tar、加载tar镜像

    本文记录docker保存镜像、打包tar、加载tar镜像。
  • 11.15 20:36:06
    发表了文章 2023-11-15 20:36:06

    docker 获取Nvidia 镜像 | cuda |cudnn

    本文分享如何使用docker获取Nvidia 镜像,包括cuda10、cuda11等不同版本,cudnn7、cudnn8等,快速搭建深度学习环境。
  • 11.15 20:02:56
    发表了文章 2023-11-15 20:02:56

    视觉SLAM 关键技术与发展概述

    最近看了北京理工大学的课程《智能车辆概述与应用》,感觉入门角度讲的还不错的,于是通过本文记录关键内容。
  • 11.15 20:01:16
    发表了文章 2023-11-15 20:01:16

    基于 IMU 的位姿解算

    解算 IMU 采样数据的过程与惯导解算技术原理有关,而提高定位精度的方法主要依赖于IMU自身精度的提高和算法改进。
  • 11.15 19:58:35
    发表了文章 2023-11-15 19:58:35

    卡尔曼滤波 KF | 扩展卡尔曼滤波 EKF (思路流程和计算公式)

    本文分析卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波,包括:思路流程、计算公式、简单案例等。滤波算法,在很多场景都有应用,感觉理解其思路和计算过程比较重要。
  • 11.15 19:54:45
    发表了文章 2023-11-15 19:54:45

    手把手搭建一个【卷积神经网络】

    本文介绍卷积神经网络的入门案例,通过搭建和训练一个模型,来对10种常见的物体进行识别分类;
  • 11.15 19:53:06
    发表了文章 2023-11-15 19:53:06

    视觉 注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力

    本文介绍注意力机制的概念和基本原理,并站在计算机视觉CV角度,进一步介绍通道注意力、空间注意力、混合注意力、自注意力等。
  • 11.15 19:50:49
    发表了文章 2023-11-15 19:50:49

    SE 注意力模块 原理分析与代码实现

    本文介绍SE注意力模块,它是在SENet中提出的,SENet是ImageNet 2017的冠军模型;SE模块常常被用于CV模型中,能较有效提取模型精度,所以给大家介绍一下它的原理,设计思路,代码实现,如何应用在模型中。
  • 11.15 19:49:28
    发表了文章 2023-11-15 19:49:28

    深度卷积生成对抗网络DCGAN——生成手写数字图片

    本文使用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)生成手写数字图片,代码使用Keras API与tf.GradientTape 编写的,其中tf.GradientTrape是训练模型时用到的。
  • 11.15 18:57:47
    发表了文章 2023-11-15 18:57:47

    基于神经网络——鸢尾花识别(Iris)

    鸢尾花识别是学习AI入门的案例,这里和大家分享下使用Tensorflow 2框架,编写程序,获取鸢尾花数据,搭建神经网络,最后训练和识别鸢尾花。
  • 11.15 17:51:30
    发表了文章 2023-11-15 17:51:30

    双目测距 BM算法 Python版

    首先进行双目定标,获取双目摄像头内部的参数后,进行测距。本次的双目视觉测距,基于BM算法。
  • 11.15 17:31:30
    发表了文章 2023-11-15 17:31:30

    OpenCV 打开双目摄像头(python版)

    本文主要介绍在OpenCV用使用双目摄像头,包括:打开单目摄像头、设置摄像头参数、拍照、录制视频。
  • 11.15 17:29:25
    发表了文章 2023-11-15 17:29:25

    YOLO实践应用之搭建开发环境(Windows系统、Python 3.8、TensorFlow2.3版本)

    基于YOLO进行物体检测、对象识别,先和大家分享如何搭建开发环境,会分为CPU版本、GPU版本的两种开发环境,本文会分别详细地介绍搭建环境的过程。主要使用TensorFlow2.3、opencv-python4.4.0、Pillow、matplotlib 等依赖库。
  • 11.15 17:25:28
    发表了文章 2023-11-15 17:25:28

    YOLOv3物体/目标检测之实战篇(Windows系统、Python3、TensorFlow2版本)

     基于YOLO进行物体检测、对象识别,在搭建好开发环境后,先和大家进行实践应用中,体验YOLOv3物体/目标检测效果和魅力;同时逐步了解YOLOv3的不足和优化思路。
  • 11.15 17:22:25
    发表了文章 2023-11-15 17:22:25

    目标检测模型NanoDet(超轻量,速度很快)介绍和PyTorch版本实践

    YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高,但是这些模型比较大,不太适合移植到移动端或嵌入式设备;轻量级模型 NanoDet-m,对单阶段检测模型三大模块(Head、Neck、Backbone)进行轻量化,目标加检测速度很快;模型文件大小仅几兆(小于4M)。
  • 11.15 17:18:26
    发表了文章 2023-11-15 17:18:26

    【经典论文解读】YOLACT 实例分割(YOLOv5、YOLOv8实例分割的基础)

     YOLACT是经典的单阶段、实时、实例分割方法,在YOLOv5和YOLOv8中的实例分割,也是基于 YOLACT实现的,有必要理解一下它的模型结构和设计思路。
  • 11.15 17:10:53
    发表了文章 2023-11-15 17:10:53

    YOLOv5 网络组件与激活函数 代码理解笔记

    最近在看YOLOv5 第6个版本的代码,记录了一下笔记,分享一下。首先看了网络结构、网络组件,对应代码models\common.py。然后看了激活函数,对应代码utils\activations.py。
  • 11.15 16:33:16
    发表了文章 2023-11-15 16:33:16

    【论文解读】F-PointNet 使用RGB图像和Depth点云深度 数据的3D目标检测

    ​F-PointNet 提出了直接处理点云数据的方案,但这种方式面临着挑战,比如:如何有效地在三维空间中定位目标的可能位置,即如何产生 3D 候选框,假如全局搜索将会耗费大量算力与时间。 F-PointNet是在进行点云处理之前,先使用图像信息得到一些先验搜索范围,这样既能提高效率,又能增加准确率。 论文地址:Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data  开源代码:https://github.com/charlesq34/frustum-pointnets
  • 11.15 16:29:47
    发表了文章 2023-11-15 16:29:47

    【论文解读】MV3D-Net 用于自动驾驶的多视图3D目标检测网络

    ​MV3D-Net融合了视觉图像和激光雷达点云信息;它只用了点云的俯视图和前视图,这样既能减少计算量,又保留了主要的特征信息。随后生成3D候选区域,把特征和候选区域融合后输出最终的目标检测框。 论文地址:Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving 开源代码:GitHub - bostondiditeam/MV3D: Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
  • 11.15 16:04:07
    发表了文章 2023-11-15 16:04:07

    3D目标检测数据集 KITTI(标签格式解析、3D框可视化、点云转图像、BEV鸟瞰图)

    本文介绍在3D目标检测中,理解和使用KITTI 数据集,包括KITTI 的基本情况、下载数据集、标签格式解析、3D框可视化、点云转图像、画BEV鸟瞰图等,并配有实现代码。
  • 11.15 16:00:32
    发表了文章 2023-11-15 16:00:32

    3D检测数据集 DAIR-V2X-V 转为Kitti格式 | 可视化

    本文分享在DAIR-V2X-V数据集中,将标签转为Kitti格式,并可视化3D检测效果。
  • 11.15 15:56:58
    发表了文章 2023-11-15 15:56:58

    3D目标检测数据集 DAIR-V2X-V

    本文分享国内场景3D目标检测,公开数据集 DAIR-V2X-V(也称为DAIR-V2X车端)。DAIR-V2X车端3D检测数据集是一个大规模车端多模态数据集,包括: 22325帧 图像数据 22325帧 点云数据 2D&3D标注 基于该数据集,可以进行车端3D目标检测任务研究,例如单目3D检测、点云3D检测和多模态3D检测。
  • 11.15 15:53:37
    发表了文章 2023-11-15 15:53:37

    视频监控 智能交通 数据集(目标检测、跟踪)

    总结一下视频监控的数据集,用于目标检测、跟踪,持续跟新中..........
  • 发表了文章 2023-12-26

    【多传感器融合】BEVFusion: 激光雷达和摄像头融合框架 NeurIPS 2022

  • 发表了文章 2023-11-20

    CVPR 2023 | 主干网络FasterNet 核心解读 代码分析

  • 发表了文章 2023-11-16

    未来之路:大模型技术在自动驾驶的应用与影响

  • 发表了文章 2023-11-15

    单目3D目标检测 方法综述——直接回归方法、基于深度信息方法、基于点云信息方法

  • 发表了文章 2023-11-15

    【论文解读】单目3D目标检测 LPCG(ECCV 2022)

  • 发表了文章 2023-11-15

    单目3D目标检测——MonoCon 模型训练 | 模型推理

  • 发表了文章 2023-11-15

    【论文解读】单目3D目标检测 MonoCon(AAAI2022)

  • 发表了文章 2023-11-15

    单目3D目标检测——MonoDLE 模型训练 | 模型推理

  • 发表了文章 2023-11-15

    【论文解读】单目3D目标检测 MonoDLE(CVPR2021)

  • 发表了文章 2023-11-15

    【论文解读】单目3D目标检测 MonoFlex(CVPR 2021)

  • 发表了文章 2023-11-15

    【论文解读】单目3D目标检测 DD3D(ICCV 2021)

  • 发表了文章 2023-11-15

    【论文解读】单目3D目标检测 CUPNet(ICCV 2021)

  • 发表了文章 2023-11-15

    单目3D目标检测——SMOKE 模型推理 | 可视化结果

  • 发表了文章 2023-11-15

    单目3D目标检测——SMOKE 环境搭建|模型训练

  • 发表了文章 2023-11-15

    【论文解读】SMOKE 单目相机 3D目标检测(CVPR2020)

  • 发表了文章 2023-11-15

    3D目标检测框架 MMDetection3D环境搭建 docker篇

  • 发表了文章 2023-11-15

    旋转目标检测【1】如何设计深度学习模型

  • 发表了文章 2023-11-15

    多目标跟踪 | 评测指标

  • 发表了文章 2023-11-15

    TensorRT 模型加速——输入、输出、部署流程

  • 发表了文章 2023-11-15

    ChatGPT写程序如何?

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2023-11-22

    双11,你都购入了哪些开发者好物?一起分享吧!

    双11期间购买了平时价格较高的电子产品,买了一块4K显示器、机械键盘和鼠标。也买了一些日常生活用品和零食。
    在犹豫是否入手一台云计算机,想着用来搭建个人网站的。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2023-11-15

    ots是啥我了解一下?

    在阿里云(Alibaba Cloud)中,OTS代表的是“表格存储”(Table Store),它是阿里云提供的一种NoSQL数据库服务,支持海量数据的存储和访问。表格存储是构建在阿里云高性能分布式系统之上,提供了高可扩展性和高可用性的数据存储解决方案。

    表格存储主要特点如下:

    1. 弹性和可扩展性:能够根据业务需求自动调整存储和吞吐量,用户无需关心底层硬件资源。
      多模型数据支持:支持多种数据模型,包括宽表、时序数据、图数据等。
      强一致性与高可用性:提供行级别的原子操作,保证数据的强一致性;同时,通过数据多副本和跨地域灾备能力,确保高可用性。
      低延迟和高吞吐量:为大规模在线业务提供了毫秒级的数据访问性能和高吞吐量的能力。
      安全性:提供多层次的数据安全保护,包括网络隔离、权限控制等。
      简单易用:提供了丰富的SDK和API,方便用户快速集成和使用。
      表格存储适用于各种大数据场景,如个性化推荐、内容缓存、数据仓库、IoT(物联网)数据服务等。
    踩0 评论0
  • 提交了问题 2020-05-20

    请问用户头像旁边的这几个标志是什么吗?

  • 提交了问题 2020-05-20

    新手任务的完善个人资料中,无法修改头像,无法填写简介????

  • 回答了问题 2019-07-22

    购买学生服务器问题(已通过学生认证,一下订单就价格就变回非优惠价格了)

    我也试过了,轻量级目前是这样的,但是云服务器ECS 是9.9 一个月的,可以试试。
    踩0 评论0
正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息